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doi:10.22028/D291-37990
Titel: | EARS: Efficiency-Aware Russian Roulette and Splitting |
VerfasserIn: | Rath, Alexander Grittmann, Pascal Herholz, Sebastian Weier, Philippe Slusallek, Philipp |
Sprache: | Englisch |
Titel: | ACM Transactions on Graphics |
Bandnummer: | 41 |
Heft: | 4 |
Verlag/Plattform: | ACM |
Erscheinungsjahr: | 2022 |
Freie Schlagwörter: | global illumination importance sampling path guiding |
DDC-Sachgruppe: | 004 Informatik |
Dokumenttyp: | Journalartikel / Zeitschriftenartikel |
Abstract: | Russian roulette and splitting are widely used techniques to increase the efficiency of Monte Carlo estimators. But, despite their popularity, there is little work on how to best apply them. Most existing approaches rely on simple heuristics based on, e.g., surface albedo and roughness. Their efficiency often hinges on user-controlled parameters. We instead iteratively learn optimal Russian roulette and splitting factors during rendering, using a simple and lightweight data structure. Given perfect estimates of variance and cost, our fixed-point iteration provably converges to the optimal Russian roulette and splitting factors that maximize the rendering efficiency. In our application to unidirectional path tracing, we achieve consistent and significant speed-ups over the state of the art. |
DOI der Erstveröffentlichung: | 10.1145/3528223.3530168 |
URL der Erstveröffentlichung: | https://dl.acm.org/doi/10.1145/3528223.3530168 |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-379907 hdl:20.500.11880/34849 http://dx.doi.org/10.22028/D291-37990 |
ISSN: | 0730-0301 1557-7368 |
Datum des Eintrags: | 4-Jan-2023 |
Drittmittel / Förderung: | This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under the Marie Skłodowska-Curie grant agreement. |
Fördernummer: | 956585 |
Bezeichnung des in Beziehung stehenden Objekts: | Supplemental Material |
In Beziehung stehendes Objekt: | https://dl.acm.org/action/downloadSupplement?doi=10.1145%2F3528223.3530168&file=081-668-supp-mtl.zip https://dl.acm.org/action/downloadSupplement?doi=10.1145%2F3528223.3530168&file=3528223.3530168.mp4 https://dl.acm.org/action/downloadSupplement?doi=10.1145%2F3528223.3530168&file=3528223.3530168.vtt |
Fakultät: | MI - Fakultät für Mathematik und Informatik |
Fachrichtung: | MI - Informatik |
Professur: | MI - Prof. Dr. Philipp Slusallek |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
Dateien zu diesem Datensatz:
Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
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